用途：诊断并修复可微分 Warp 程序中的梯度错误。凡是经 Warp 内核训练、优化、校准或拟合的工作流都依赖 wp.Tape 梯度，出现训练发散、NaN、损失停滞、拟合偏差或大规模失败时，应优先怀疑梯度。
主要能力：先缩小复现（减少粒子、步数、迭代，必要时用 CPU），保持内核数量、taping 模式与缓冲复用结构不变；开启 wp.config.verify_autograd_array_access = True 捕获写后读覆盖警告；用 wp.autograd.gradcheck 做端到端有限差分对比，得到误差特征；按特征表排序假设，再用 gradcheck_tape 逐内核定位；最小化修复后用同一 FD 工具复验，并重跑覆盖追踪。
使用方式：需用户脚本可运行可修改，并参考随附 references 文件。注意 Warp 版本，1.17 起多项验证行为有变。修复后必须用原程序本身验证，不能只验证诊断脚本中的重实现。
适用场景：梯度为零、爆炸、NaN/inf、差固定倍数、随步数变差、逐窗口 FD 通过但全窗口失败等。
限制：覆盖追踪需活动 tape，看不到 Warp 结构体内的数组，且禁用内核缓存；gradcheck 不接受结构体输入，旧版不恢复被改数组；gradcheck_tape 对内核间覆盖盲区，并跳过 enable_backward=False 的内核；*=//= 警告仅在 wp.LOG_DEBUG 代码生成时出现；Warp 无内置梯度检查点，长时内存压力需应用层实现，可参考 warp/examples/optim/example_fluid_checkpoint.py。非光滑点 FD 无法裁决有效次梯度。